之前阅读也有总结过Block的RPC服务是通过NettyBlockRpcServer提供打开,即下载Block文件的功能.然后在启动jbo的时候由Driver上的BlockManagerMaster对存在于Executor上的BlockManager统一管理,注册Executor的BlockManager.更新Executor上Block的最新信息.询问所需要Block目前所在的位置以及当Executor运行结束时,将Executor移除等等.那么Driver与Executor之间是怎么交互的呢…

Application 启动的时候: 1. 会在 SparkEnv 中实例化 BlockManagerMaster 和 MapOutputTracker,其中 (a) BlockManagerMaster: 对整个集群的 Block 数据进行管理的 (b) MapoutputTrackerMaster:跟踪所有的 Mapper 的输出的. 2. BlockManagerMasterEndpoint 本身是一个消息体,会负责通过远程消息通信的方式去管理所有节点的 BlockManager 3. 每…

8.初始化管理器BlockManager 无论是Spark的初始化阶段还是任务提交.执行阶段,始终离不开存储体系.Spark为了避免Hadoop读写磁盘的I/O操作成为性能瓶颈,优先将配置信息.计算结果等数据存入内存,这极大地提升了系统的执行效率.正是因为这一关键决策,才让Spark能在大数据应用中表现出优秀的计算能力.BlockManager是在sparkEnv中被创建的,代码如下: 8.1 存储体系概述 8.1.1 块管理器BlockManager的实现 块管理器BlockManager是S…

Spark可以通过三种方式配置系统: 通过SparkConf对象, 或者Java系统属性配置Spark的应用参数 通过每个节点上的conf/spark-env.sh脚本为每台机器配置环境变量 通过log4j.properties配置日志属性 Spark属性 Spark属性可以为每个应用分别进行配置,这些属性可以直接通过SparkConf设定,也可以通过set方法设定相关属性. 下面展示了在本地机使用两个线程并发执行的配置代码: val conf = new SparkConf() .setMas…

我们都知道Spark的每个task运行在不同的服务器节点上,map输出的结果直接存储到map任务所在服务器的存储体系中,reduce任务有可能不在同一台机器上运行,所以需要远程将多个map任务的中间结果fetch过来.那么我们就来学习下shuffleClient.shuffleClient存在于每个exeuctor的BlockManager中,它不光是将shuffle文件上传到其他executor或者下载到本地的客户端,也提供了可以被其他exeuctor访问的shuffle服务.当有外部的(其他…

Spark版本:1.1.1 本文系从官方文档翻译而来,转载请尊重译者的工作,注明以下链接: http://www.cnblogs.com/zhangningbo/p/4135808.html 目录 Web UI 事件日志 网络安全(配置端口) 仅适用于Standalone模式的端口 适用于所有集群管理器的通用端口 现在,Spark支持通过共享秘钥进行认证.启用认证功能可以通过参数spark.authenticate来配置.此参数控制spark通信协议是否使用共享秘钥进行认证.这种认证方式基于握手…

以下是整理的Spark中的一些配置参数,官方文档请参考Spark Configuration. Spark提供三个位置用来配置系统: Spark属性:控制大部分的应用程序参数,可以用SparkConf对象或者Java系统属性设置 环境变量:可以通过每个节点的conf/spark-env.sh脚本设置.例如IP地址.端口等信息 日志配置:可以通过log4j.properties配置 Spark属性 Spark属性控制大部分的应用程序设置,并且为每个应用程序分别配置它.这些属性可以直接在SparkC…

参考http://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html Spark提供三个位置来配置系统: Spark属性控制大多数应用程序参数,可以使用SparkConf对象或通过Java系统属性进行设置. 可以使用环境变量通过conf/spark-env.sh每个节点上的脚本来设置每台机器的设置,例如IP地址. 日志记录可以通过配置log4j.properties. Spark属性控制大多数应用程序设置,并为每个应用程序单独配置.这些属性可以直接在一…

应用属性 属性名 缺省值 意义 spark.app.name (none) The name of your application. This will appear in the UI and in log data. spark.master (none) The cluster manager to connect to. See the list ofallowed master URL’s. spark.executor.memory 512m Amount of memory to…

Spark可以通过三种方式配置系统: 通过SparkConf对象, 或者Java系统属性配置Spark的应用参数 通过每个节点上的conf/spark-env.sh脚本为每台机器配置环境变量 通过log4j.properties配置日志属性 Spark属性 Spark属性可以为每个应用分别进行配置,这些属性可以直接通过SparkConf设定,也可以通过set方法设定相关属性. 下面展示了在本地机使用两个线程并发执行的配置代码: val conf = new SparkConf() .setMas…